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6.1英寸巨屏 华为Ascend Mate 2图赏：华为Mate2 仍沿用了Ascend Mate的设计思路，配置规格方面，使用6.1英寸720P分辨率的显示屏，高通骁龙400 MSM8928处理器（4G LTE版本），而3G版仍然使用海思处理器；存储方面为2GB RAM+16GB ROM，支持MicroSD卡插槽。摄像头为1300万像素+500万像素前置。
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华为官方于今日发布了HarmonyOS4.2的正式版升级计划。此次升级包括华为Mate60、Pocket2、MatePadPro13.2英寸、智慧屏V5以及WATCHUltimate等22款设备，从今天起陆续开启升级。根据华为的预告，华为Mate50系列、P60系列、nova12系列等设备将于5月中旬起升级至鸿蒙OS4.2正式版。
今日，华为官方发布HarmonyOS4.2正式版升级计划，华为Mate60、Pocket2、MatePadPro13.2英寸、智慧屏V5及WATCHUltimate等22款设备今日起开启升级。具体机型如下：手机：华为Mate60、华为Mate60Pro、华为Mate60Pro、华为Mate60RSIULTIMATEDESIGN、华为Pocket2、华为Pocket2艺术定制版、华为MateX5、华为MateX5典藏版。根据华为升级预告，华为Mate50系列、P60系列、nova12系列等设备将于5月中旬起升级鸿蒙OS4.2正式版。
博主数码闲聊站表示，华为Pura70Ultra是华为影像旗舰全力回归之作，毕竟当年第一个搭载卷大底主摄和潜望镜的就是华为。这次Pura70Ultra搭载了5000万像素的1英寸超大底主摄，同时还配备了5000万像素的潜望长焦摄像头，并支持超级微距功能。该机将于近期上市销售。
上周，华为终端官方宣布，将P系列升级为Pura系列，Pura70成为该系列的首款机型。随着Pura70系列的上市，华为正在紧锣密鼓地筹备Mate70系列和Pura80系列的旗舰产品。华为Pura80系列将在明年上半年推出。
许多小米SU7车主对于轮胎轮毂的升级问题表示关心。如果最初选择的是19英寸轮胎轮毂，后续是否有可能升级至20英寸或21英寸。通过官方渠道，车主可以轻松地查询适配款型并预约安装，确保车辆的个性化和性能需求得到满足。
日前，华为公布鸿蒙OS4.2百机升级计划，首批24款设备目前已经开启公测招募。24款设备中有17款是手机，分别为华为Mate60系列、Mate50系列、Pocket2系列、MateX5系列、MateX3系列以及P60系列。快科技注:拦截应用内摇一摇”广告跳转功能，在今年3月的鸿蒙OS4.0.0.200新体验版中已经支持，但彼时更新日志没有说明。
AITO问界汽车宣布，华为智驾大师赛正式开启。此次比赛活动时间：2024年4月12日10:00:00-2024年5月11日23:59:59活动车型为：搭载HUAWEIADS高阶智能驾驶系统的鸿蒙智行车型。6-10名城市瓜分20万积分。
据用户反馈，华为Mate60Pro最新推送了鸿蒙OS4.2.0.120系统更新。新版本更新包体积620MB，主要变化是新增了几何派对/贴纸主题等。安全合入2024年4月安全补丁，增强系统安全。
华为副董事长、轮值董事长徐直军在近日举行的第21届华为分析师大会上坦言，鸿蒙原生应用生态的建设确实面临着重重挑战。除了关键应用外需要再引入5000个应用，并计划未来进一步将应用数量增至100万个。备受期待的HarmonyOSNEXT鸿蒙星河版将正式开启Beta测试，标志着鸿蒙生态迈向新的发展阶段。
日前有媒体使用新款极氪001进行续航里程测试，结果显示配备了22英寸车轮、100度电池的YOU版，CLTC标称续航里程656公里，实际跑了406.7公里，续航达成率仅62%，位列参与测试车辆的倒数第一名，无论是里程还是达成率，均和小米SU7有较大差距。测试出炉后，极氪001备受吐槽，有人甚至给其戴上了电动纳智捷”的帽子，但媒体测试，有很多变量，也比较容易控制结果，为了证明自己的实力，今日，极氪高管联手多位见证人，使用新款极氪001和全新007进行了续航实测，并全程直播。由于极氪001为猎装车，风阻系数和撞风面积都要比轿跑车更大，在跑高速续航时会处于劣势，如果不信，不妨期待下自家007的续航成绩，绝对要比001好不少。
RAGFlow是一个开源的RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎，基于深度文档理解，提供流线型的RAG工作流程，适用于各种规模的企业。它结合了大型语言模型（LLM）提供真实的问答能力，支持从各种复杂格式数据中引用确凿的引文。
EmojiTell是一个创新的在线服务，可以将文本翻译成表情组合，增加沟通的趣味性和表现力。它由一支对表情符号充满热情的开发者和设计师团队开发，旨在通过表情符号的力量，让信息传递更加生动和个性化。
Perplexica是一个开源的AI驱动搜索引擎，它不仅搜索网络，还理解您的问题。它使用先进的机器学习算法，如相似性搜索和嵌入，来优化结果，并提供引用来源的清晰答案。使用SearxNG保持最新和完全开源，确保您始终获得最新信息，同时不损害您的隐私。
FaceChain是一个深度学习工具链，由ModelScope提供支持，能够通过至少1张肖像照片生成你的数字孪生体，并在不同设置中生成个人肖像（支持多种风格）。用户可以通过FaceChain的Python脚本、熟悉的Gradio界面或sd webui来训练数字孪生模型并生成照片。FaceChain的主要优点包括其生成个性化肖像的能力，支持多种风格，以及易于使用的界面。
HuggingFace镜像站是一个非盈利性项目，旨在为国内的AI开发者提供一个快速且稳定的模型和数据集下载平台。通过优化下载过程，减少因网络问题导致的中断，它极大地提高了开发者的工作效率。该镜像站支持多种下载方式，包括网页直接下载、使用官方命令行工具huggingface-cli、本站开发的hfd下载工具以及通过设置环境变量来实现非侵入式下载。
WebLlama是一个基于Meta Llama 3构建的代理，专门为网页导航和对话进行了微调。它旨在构建有效的以人为中心的代理，帮助用户浏览网页，而不是取代用户。该模型在WebLINX基准测试中超越了GPT-4V（零样本）18%，展示了其在网页导航任务中的卓越性能。
GitHub Copilot for Infrastructure as Code（简称Infra Copilot）是一个利用机器学习技术帮助基础设施专业人员自动生成精确基础设施代码的工具。它通过理解基础设施任务的上下文，允许专业人员使用自然语言表达需求，并接收相应的代码建议。Infra Copilot不仅简化了基础设施即代码（IaC）的开发过程，还确保了跨环境和项目的一致性，加速了新团队成员的上手和学习过程，显著提高了工作效率并节约了时间。
LLaVA++是一个开源项目，旨在通过集成Phi-3和LLaMA-3模型来扩展LLaVA模型的视觉能力。该项目由Mohamed bin Zayed University of AI (MBZUAI)的研究人员开发，通过结合最新的大型语言模型，增强了模型在遵循指令和学术任务导向数据集上的表现。
PhysDreamer是一个基于物理的方法，它通过利用视频生成模型学习到的对象动力学先验，为静态3D对象赋予交互式动力学。这种方法允许在缺乏真实物体物理属性数据的情况下，模拟出对新颖交互（如外力或代理操作）的真实反应。PhysDreamer通过用户研究评估合成交互的真实性，推动了更吸引人和真实的虚拟体验的发展。
AI快站是一个为AI开发者设计的服务平台，提供HuggingFace模型的免费加速下载，解决大模型下载缓慢和断开的问题，支持高达4M/s的下载速度，大幅减少等待时间，提高开发效率。
Llama-3 8B Instruct 262k是一款由Gradient AI团队开发的文本生成模型，它扩展了LLama-3 8B的上下文长度至超过160K，展示了SOTA（State of the Art）大型语言模型在学习长文本操作时的潜力。该模型通过适当的调整RoPE theta参数，并结合NTK-aware插值和数据驱动的优化技术，实现了在长文本上的高效学习。此外，它还基于EasyContext Blockwise RingAttention库构建，以支持在高性能硬件上的可扩展和高效训练。
CoreNet 是一个深度神经网络工具包，使研究人员和工程师能够训练标准和新颖的小型和大型规模模型，用于各种任务，包括基础模型（例如 CLIP 和 LLM）、对象分类、对象检测和语义分割。
Llama中文社区是一个专注于Llama模型在中文方面的优化和上层建设的技术社区。社区提供基于大规模中文数据的预训练模型，并对Llama2和Llama3模型进行持续的中文能力迭代升级。社区拥有高级工程师团队支持，丰富的社区活动，以及开放共享的合作环境，旨在推动中文自然语言处理技术的发展。
Interactive3D是一个先进的3D生成模型，它通过交互式设计为用户提供了精确的控制能力。该模型采用两阶段级联结构，利用不同的3D表示方法，允许用户在生成过程的任何中间步骤进行修改和引导。它的重要性在于能够实现用户对3D模型生成过程的精细控制，从而创造出满足特定需求的高质量3D模型。
GraphRAG (Graphs + Retrieval Augmented Generation) 是一种通过结合文本提取、网络分析以及大型语言模型（LLM）的提示和总结，来丰富理解文本数据集的技术。该技术即将在GitHub上开源，是微软研究项目的一部分，旨在通过先进的算法提升文本数据的处理和分析能力。
Qwen1.5-110B是Qwen1.5系列中规模最大的模型，拥有1100亿参数，支持多语言，采用高效的Transformer解码器架构，并包含分组查询注意力（GQA），在模型推理时更加高效。它在基础能力评估中与Meta-Llama3-70B相媲美，在Chat评估中表现出色，包括MT-Bench和AlpacaEval 2.0。该模型的发布展示了在模型规模扩展方面的巨大潜力，并且预示着未来通过扩展数据和模型规模，可以获得更大的性能提升。
ID-Aligner 是一种用于增强身份保留文本到图像生成的反馈学习框架，它通过奖励反馈学习来解决身份特征保持、生成图像的审美吸引力以及与LoRA和Adapter方法的兼容性问题。该方法利用面部检测和识别模型的反馈来提高生成的身份保留，并通过人类标注偏好数据和自动构建的反馈来提供审美调整信号。ID-Aligner 适用于LoRA和Adapter模型，通过广泛的实验验证了其有效性。
Bundle of Joy是一个为准父母设计的应用程序，可以在几秒钟内为他们的新生儿浏览和筛选名字。该应用根据父母的偏好推荐名字，并根据父母的喜好进行学习，为他们提供适合他们口味的新的推荐。父母可以指示宝宝的性别，然后选择以下两个选项之一：名字的首选来源、宗教、主题、首字母和含义。他们开始根据自己的独特偏好获得漂亮的宝宝名字推荐。他们可以随时修改这些偏好，并继续根据自己的口味获得新鲜的推荐。
StudyBoosterAI通过AI技术提供个性化支持，包括定制化学习材料、生动的学习内容、个性化学习计划等，帮助学生更有效地学习和记忆知识。
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